2000年，22岁大学刚毕业的路易斯·冯·安（Luis Von Ahn）提出了解决这个问题的想法：要求注册人提供真实身份证明。他试图找出一些人类容易辨别但对机器来说却很难的东西，最后他想到了一个办法，即在注册过程中显示一些波浪状、辨识度低的字母。人能够在几秒钟内识别并输入正确的文本信息，但电脑却可能会被难倒。雅虎采用了这个方法以后，一夜之间就减轻了垃圾邮件带来的苦恼。冯·安将他的这一创作称为验证码（全称为“全自动区分计算机和人类的图灵测试”）。

为了提高精确度，莫里需要更多的信息，因此他创建了一个标准的表格来记录航海数据，并且要求美国所有的海军舰艇在海上使用，返航后再提交表格。商船也拼命地想得到他的图表，莫里就要求以他们的航海日志作为回报（病毒型社交网络的早期版本）。他宣称：“每艘航行在公海上的船舶从此以后都可以被视为一个浮动的天文台，一个科学的殿堂。”为了改进和完善图表，他需要寻求更多的数据（正如谷歌利用网页排名来获得更多的数据）。莫里让船长定期向海里扔掷标有日期、位置、风向以及当时洋流情况的瓶子，然后再来寻找这些瓶子。许多船挂了一面特殊的旗帜，表明它参与了这个信息交流计划。这些旗帜就是出现在一些网站上的友情链接的前身。

通过分析这[...]

“数据化”吧——这是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。

数据化和数字化大相径庭。数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码，

相关关系很有用，不仅仅是因为它能为我们提供新的视角，而且提供的视角都很清晰。而我们一旦把因果关系考虑进来，这些视角就有可能被蒙蔽掉。

卡尼曼指出，平时生活中，由于惰性，我们很少慢条斯理地思考问题。所以快速思维模式就占据了上风。因此，我们会经常臆想出一些因果关系，最终导致了对世界的错误理解。

父母经常告诉孩子，天冷时不戴帽子和手套就会感冒。然而，事实上，感冒和穿戴之间却没有直接的联系。有时，我们在某个餐馆用餐后生病了的话，我们就会自然而然地觉得这是餐馆食物的问题，以后可能就不再去这家餐馆了。事实上，我们肚子痛也许是因为其他的传染途径，比如和患者握过手之类的。然而，我们的快速思维模式使我们直接将其归于任何我们能在第一时间想起来的因果关系，因此，这经常导致我们做出错误的决定

大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。

我们不再需要在还没有收集数据之前，就把我们的分析建立在早已设立的少量假设的基础之上。让数据发声，我们会注意到很多以前从来没有意识到的联系的存在。

首先，作者抛出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果；接着，从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后，作者冷静描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。

有时候，我们认为约束我们生活的那些限制，对于世间万物都有着同样的约束力。事实上，尽管规律相同，但是我们能够感受到的约束，很可能只对我们这样尺度的事物起作用。对于人类来说，唯一一个最重要的物理定律便是万有引力定律。这个定律无时无刻不在控制着我们。但对于细小的昆虫来说，重力是无关紧要的。对它们而言，物理宇宙中有效的约束是表面张力，这个张力可以让它们在水上自由行走而不会掉下去。但人类对于表面张力毫不在意。

纳米技术专注于把东西变小而不是变大。其原理就是当事物到达分子的级别时，它的物理性质就会发生改变。一旦你知道这些新的性质，你就可以用同样的原料来做以前无法做的事情。铜本来是用来导电的物质，但它一旦到达纳米级别就不能在磁场中导电了。银离子具有抗菌性，但当它以分子形式存在的时候，这种性质会消失。一旦到达纳米级别，金属可以变得柔软，陶土可以具有弹性。

模拟数据，其余全部是数字数据。

大数据时代处理数据理念上的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果

大数据时代的经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论将会转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的，无事无物不可知；不可知性是相对的，是尚未知道的意思。九九藏书网

2009年出现了一种新的流感病毒。这种甲型H1N1流感结合了导致禽流感和猪流感的病毒的特点，在短短几周之内迅速传播开来。全球的公共卫生机构都担心一场致命的流行病即将来袭。有的评论家甚至警告说，可能会爆发大规模流感，类似于1918年在西班牙爆发的影响了5亿人口并夺走了数千万人性命的大规模流感。更糟糕的是，我们还没有研发出对抗这种新型流感病毒的疫苗。公共卫生专家能做的只是减慢它传播的速度。但要做到这一点，他们必须先知道这种流感出现在哪里。

美国，和所有其他国家一样，都要求医生在发现新型流感病例时告知疾病控制与预防中心。但由于人们可能患病多日实在受不了了才会去医院，同时这个信息传达回疾控中心也需要时[...]

数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将改变我们理解和组建社会的方法。

第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。这部分内容将在第1章阐述。19世纪以来，当面临大量数据时，社会都依赖于采样分析。但是采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制的模拟数据时代的产物。以前我们通常把这看成是理所当然的限制，但高性能数字技术的流行让我们意识到，这其实是一种人为的限制。与局限在小数据范围相比，使用一切数据为我们带来了更高的精确性，也让我们看到了一些以前无法发现的细节——大数据让我们更清楚地看到了样本无法揭示的细节信息。[...]

从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。以此为基础，“反馈经济”（feedback economy）等新经济、新商业模式也正在开始形成。维克托·迈尔-舍恩伯格教授这本《大数据时代》，是我看到的最好的大数据著作，不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都是非常具有价值的。